D-Tale数据可视化插件是后端框架Flask与前端框架React组合产生的一款开源的数据可视化分析插件。目前支持DataFrame、Series、MultiIndex、DatetimeIndex 和RangeIndex 等 Pandas的数据结构对象，并且还提供了常规数据结构的函数分析等可视化功能实现。

python ping插件 python 插件系统_数据分析

安装可视化分析插件

pip install dtale

首先准备好需要分析的数据源，这里以excel的数据格式为例。

python ping插件 python 插件系统_python 技巧_02

打开CMD窗口进入python脚本编辑

c:\software\python>python
Python 3.8.6 (tags/v3.8.6:db45529, Sep 23 2020, 15:37:30) [MSC v.1927 32 bit (In
tel)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import dtale
>>> import pandas as pd
>>> data_frame = pd.read_excel('C:/data.xlsx')
>>> dtale.show(data_frame)
http://CN-20211021VTST:40000/dtale/main/1

执行完之后默认会打印出本地浏览器的查看地址，将链接地址输入到自己的本地浏览器中查看效果如下：

python ping插件 python 插件系统_数据分析_03

接下来可以对浏览器中的可视化图表做任意的修改操作，调整可视化的宽度、字段调整、图表分析等等。

点击左上角的开始按钮可以调出所有的执行菜单。

python ping插件 python 插件系统_python 技巧_04

下面选择一个图表生成的功能展示，首先点击左边菜单栏的charts菜单进入图表生成页：

python ping插件 python 插件系统_趣味python_05

下面就是图表生成页，选择一个柱状图的风格来展示一下

python ping插件 python 插件系统_python 笔记_06

然后可以将图表的代码复制或者导出

python ping插件 python 插件系统_数据分析_07

最后再加一个数据筛选过程后的代码导出或使用，使用的是左侧菜单Code Export 选项打开数据筛选过程的代码。

python ping插件 python 插件系统_python ping插件_08

这里介绍了一些dtale主要功能的使用，此外还有很多好用的功能选项。大家可以自己挖掘一下，可以给我们的数据分析开发带来更多的便利。